Knowledge Discovery in Clinical Databases
|
|
- José Carlos Peralta Santos
- hace 5 años
- Vistas:
Transcripción
1 Knwledge Discvery in Clinical Databases
2 Definición KDD etracción autmática de infrmación culta y n bvia del interir de grandes vlúmenes de dats Prces n trivial de identificar patrnes válids, nvedss, ptencialmente útiles, y en última instancia, cmprensibles Pr definición, cuand se investiga l descncid, n se sabe l que se va a encntrar
3 EL GAP ENTRE DATOS DISPONIBLES Y DATOS ANALIZADOS CRECE EXPONENCIALMENTE Capacidad de almacenamient en disc TeraBytes desde 2000 Númer de analistas Adaptación de : R. Grssman, C. Kamath, V. Kumar, Data Mining fr Scientific and Engineering Applicatins
4 Para qué usar KDD en Investigación Clínica? Estadística para ensay clínic y epidemilgía clásica Knwledge discvery Objetivs Entender pr qué, saber si tenems razón Encntrar alg, cncimient Empieza pr Técnicas Una pregunta definida (hipótesis nula) Pririzan que el mdel se pueda eplicar Buscar qué hay Pririzan que el mdel pueda predecir (técnicas más cmplejas)
5 LA POTENCIA DE UN SEPARADOR NO LINEAL Eperiment 1: dats separables linealmente edad pes edad pes edad vive X muere pes Eperiment 2: dats n separables linealmente PAS Clesterl PAS Clesterl PAS Clesterl
6 Distints algritms, distintas psibilidades Perceptrón (Discriminadr lineal) Redes neurnales multicapa Radial Basis Funcins Árbl de decisión C4.5/ID3/CART Partición Bayesiana Vecins más cercans
7 Un Ejempl real de vecins más cercans
8 Qué métds utilizar? NO HAY UNA ÚNICA SOLUCIÓN! Separadr cuadrátic K vecins más cercans LA MEJOR SOLUCIÓN DEPENDE DEL OBJETIVO Cada Cada métd métd da da un un % de de errr. errr. El El mejr mejr métd métd es: es: - - El El que que tiene tiene mens mens errr errr - - El El que que es es capaz capaz de de generalizar generalizar mejr mejr - - El El que que es es más más sencill sencill de de ser ser eplicad eplicad - - El El que que es es mens mens sensible sensible a a las las incherencias incherencias de de nuestrs nuestrs dats: dats: valres valres ausentes, ausentes, infinits, infinits, Redes neurnales multicapa Radial Basis Fuctin Netwrk CONCLUSIÓN: CONCLUSIÓN: Cualquier Cualquier mdel mdel que que cumpla cumpla nuestras nuestras epectativas epectativas es es buen. buen.
9 - Rápid! Que -Est puede entenderl hasta me traigan a un niñ de 6 añs! un niñ de 6 añs. Gruch Mar
10 HEALTH-MINER Knwledge Discvery in Clinical Databases
11 Esquema de un prces analític del Health-Miner sbre el pryect PROFILE. Un ejempl + sencill PROFILE PRECOG
12 Esquema de un prces analític del Health-Miner sbre el pryect PROFILE. Un ejempl + sencill Se Pes Edad HTA var 1 var n Atributs dispnibles Edad HTA Atributs seleccinads Mdel matemátic Infrme de Inteligencia Artificial
13 Esquema de un prces analític del Health-Miner sbre el pryect PROFILE de las más de cien variables del PROFILE Atributs dispnibles Atributs seleccinads ÁRBOL J48 CGI <= NIVEL_ESTUDIOS <= APOYO_FAM <= SEXO <= : ENTRE_9_Y_12_MESES SEXO > : MAS_DE_12_MESES APOYO_FAM > ESTRESORES <= : ANTES_DE_3_MESES ESTRESORES > CGI <= : ANTES_DE_3_MESES CGI > : MAS_DE_12_MESES NIVEL_ESTUDIOS > NUM_TRAT <= NIVEL_ESTUDIOS <= APOYO_FAM <= ? Mdel matemátic Infrme de Inteligencia Artificial
14 Detalle del prcedimient eperimental EXPERIMENTAL PROCEDURE 1 Regresión cn selección de atributs mediante Principal Cmpnents Analysis (PCA) EXPERIMENTAL PROCEDURE 2 EXPERIMENTAL PROCEDURE 3 EXPERIMENTAL PROCEDURE 4 EXPERIMENTAL PROCEDURE 5 Regresión cn selección de atributs mediante Genetic Algrithms Mediante k-nearest Neighbr Clasificación cn filtrad y psterir selección de atributs mediante Frward Selectin Clasificación cn filtrad y psterir selección de atributs mediante Genetic Algrithms utilizand Naive Bayes Clasificación cn selección de atributs mediante Principal Cmpnents Analysis (PCA) Lectura de dats Lectura de dats Lectura de dats Lectura de dats Lectura de dats Adaptar dats Adaptar dats Adaptar dats Adaptar dats Adaptar dats PCA+Blanquead estadístic Selección y generación de atributs Pesad atributs Pesad atributs PCA+Blanquead estadístic PrincipalCmpnentsGeneratr Yagga GainRatiAttributeEval GainRatiAttributeEval GainRatiAttributeEval StandardDeviatinWeithing IBk AttributeWeigthApplier AttributeWeigthApplier AttributeWeigthApplier AttributeWeigthApplier Selección de atributs Selección de atributs PrincipalCmpnentsGeneratr GeneticAlgrithm FeatureSelectin StandardDeviatinWeithing NaiveBayesSimple NaiveBayesSimple AttributeWeigthApplier ANALYTICAL METHODS PerfFeaturesGA PerfFeaturesGA SVM-Radial LibSVMLearner mdel resultads SVM-Lgistica LibSVMLearner mdel resultads ADABOOST AdaBstM1 NaiveBayesSimple mdel resultads Árbl decisión J48 mdel resultads IBk K-NN mdel resultads RBF RBFNetwrk mdel resultads MLP 1 CAPA MultilayerPerceptrn mdel resultads MLP 2 CAPAS MultilayerPerceptrn mdel resultads
15 Sistemas de validación de ls mdels VALIDACIÓN SIMPLE K-FOLD CROSS VALIDATION Ttal de muestras Muestras de aprendizaje Et1 Et2 Et3 Et4 Cnsiste en reservar un % de muestras de un md aleatri para realizar el prces de validación (en naranja). Etk
16
17 Aplicacines prácticas: predecir una variable cuál sería el resultad de hacer una bipsia una analítica cara a este paciente en base a dats más sencills? POSIBLE AHORRO predecir un valr futur cóm estará este paciente la próima visita? cuánt valdrá esta variable la próima visita? PREDICCIÓN DE RESULTADOS EVENTOS predecir cass rars Acntecimients adverss
18 Aplicacines prácticas: clasificar al paciente será un paciente cumplidr? se recuperará? Cóm respndera? - CUSTOMIZAR Inferir sbre pacientes cóm evlucinaría este paciente si hubiera sid cumplidr?
19 La epltación mediante knwledge discvery de las ingentes bases de dats clínicas eistentes, puede permitir en el futur: Persnalizar la medicina Predecir y evitar resultads adverss (events, recaídas, acntecimients adverss) Ahrrar pruebas caras
20 Dónde están estas bases de dats? Histrias clínicas hspitales y centrs de investigación Bases de dats genómicas Bases de dats de farmacvigilancia Labratris farmacéutics: Bases de dats de desarrll clínic Estudis epidemilógics, pst-autrización,
21 Int J Med Infrm. 2006, 75: Databases fr knwledge discvery. Eamples frm bimedicine and health care. Br J Clin Pharmacl. 2004, 57: Applicatin f data mining techniques in pharmacvigilance.
22 HEALTH-MINER Knwledge Discvery in Clinical Databases MUCHAS GRACIAS!!!
Lo que se pretende conseguir es proporcionar información detallada sobre. algunos ejemplos de software diseñados para implementar la Minería de Datos.
SISTEMAS Y HERRAMIENTAS DE MINERÍA DE DATOS. EJEMPLOS: L que se pretende cnseguir es prprcinar infrmación detallada sbre alguns ejempls de sftware diseñads para implementar la Minería de Dats. Librerías:
Más detallesGuía del Seminario OBJETIVOS
UNIVERSIDAD DE CASTILLA-LA MANCHA 12º Seminari Práctic: TÉCNICAS AVANZADAS DE INVESTIGACIÓN: MODELOS DE ECUACIONES ESTRUCTURALES (SEM), LOGÍSTICOS (LOGIT) y MÍNIMOS CUADRADOS PARCIALES (PLS) Prfª.: Dª.
Más detallesCURSO DE POSTGRADO. Bioestadística I. N o m b r e C u r s o. Programa de Genética Humana, ICBM, Facultad de Medicina, Universidad de Chile
UNIVERSIDAD DE CHILE FACULTAD DE MEDICINA ESCUELA DE POSTGRADO CURSO DE POSTGRADO Biestadística I N m b r e C u r s SEMESTRE 1º AÑO 2017 PROF. ENCARGADO 13.672.064-3 8.749.475-6 N m b r e C m p l e t Prgrama
Más detallesRandom Forest para la clasificación global de áreas quemadas
Randm Frest para la clasificación glbal de áreas quemadas Rubén Ram & Emili Chuviec Grup de investigación en Teledetección Ambiental, Departament de Gelgía, Gegrafía y Medi Ambiente, Universidad de Alcalá
Más detallesMODELO EER. Una entidad es cualquier objeto (real o abstracto) que existe en la realidad y acerca del cual queremos almacenar información en la BD.
MODELO EER El mdel Entidad-Relación es un mdel cnceptual de dats rientad a entidades. Se basa en una técnica de representación gráfica que incrpra infrmación relativa a ls dats y las relacines existentes
Más detallesGUARDIAS EN SUAP/PAC
UNIDAD DOCENTE DE MEDICINA FAMILIAR Y COMUNITARIA 1 Gerencia de Atención GUARDIAS EN SUAP/PAC PROGRAMA MIR DE LA UD DE MFyC CARTAGENA 1 GUARDIAS EN LOS SUAP/PAC CARTAGENA JUSTIFICACIÓN: Las urgencias y
Más detallesPOLITÉCNICA SUPERIOR DE JAÉN Grado en Ingeniería Informática
Curs Académic 2010-2011 Escuela POLITÉCNICA SUPERIOR DE JAÉN Grad en Ingeniería Infrmática Universidad de Jaén PLAN DE ESTUDIOS El plan de estudis del Grad en Ingeniería Infrmática se ha estructurad en
Más detallesTópicos Selectos en Aprendizaje Maquinal. Clasificación y Regresión con Datos Reales
Tópicos Selectos en Aprendizaje Maquinal Guía de Trabajos Prácticos N 2 Clasificación y Regresión con Datos Reales 18 de septiembre de 2014 1. Objetivos Introducir conceptos básicos de aprendizaje automático.
Más detallesDesarrollo de un simulador de impacto urbano, para apoyar la formación, en métodos cuantitativos, de planificadores y gestores urbanos
Desarrll de un simuladr de impact urban, para apyar la frmación, en métds cuantitativs, de planificadres y gestres urbans Reprt de recerca Nº 2 Jrge Cerda Trncs Marz 2009 Prblema de investigación: En el
Más detallesAcceso a datos estadísticos confidenciales con fines científicos. Adolfo Gálvez Instituto Nacional de Estadística
Acces a dats estadístics cnfidenciales cn fines científics Adlf Gálvez Institut Nacinal de Estadística Agenda El secret estadístic Marc legal Acces a dats cnfidenciales cn fines científics: Acces en el
Más detallesSolicitudes de alta CJAP Requisitos e información necesaria. Sevilla, Abril de 2008 Versión 2.1
Requisits e infrmación necesaria Sevilla, Abril de 2008 Versión 2.1 Hja de cntrl Fecha Autr Descripción 22/03/2005 cfr Versión inicial 01/04/2005 cfr Brradr 1 15/04/2005 cfr Versin 1.0 26/04/2005 cfr Versin
Más detallesAceleración del algoritmo K-NN
Aceleración del algritm K-NN Günther Rland Universidad Carls III Av. de la Universidad, 30 28911 Leganés (Madrid) g.rland(at)student.tugraz.at RESUMEN En el siguiente trabaj presentaré un algritm K-NN
Más detallesIV CONVOCATORIA DE BECAS PARA EL DESARROLLO DE PROYECTOS PROGRAMA - PROTOTIPOS COMERCIALIZABLES - - Bases -
IV CONVOCATORIA DE BECAS PARA EL DESARROLLO DE PROYECTOS PROGRAMA - PROTOTIPOS COMERCIALIZABLES - Base 1ª. Objetiv - Bases - El prgrama de prttips se encuadra dentr del Pryect de Desarrll de Actividades
Más detallesCientífico: Interés del aprendizaje artificial
Aprendizaje en sistemas inteligentes 1. Preliminares: fuentes, definicines, enfques y métds 2. Algritms genétics y redes neurnales 3. Inducción de árbles clasificadres 4. Inducción de reglas 5. Minería
Más detallesQUINTA CONVOCATORIA DE PROTOTIPOS ORIENTADOS AL MERCADO EN TCUE-5 CURSO 2013/ Bases -
QUINTA CONVOCATORIA DE PROTOTIPOS ORIENTADOS AL MERCADO EN TCUE-5 CURSO 2013/2014 - Bases - Base 1ª. Objetiv El prgrama de prttips se encuadra dentr del Pryect de Desarrll de Actividades de Transferencia
Más detallesPodrán participar: Estudiantes de último curso de cualquiera de los siguientes Centros de la
SEGUNDA CONVOCATORIA DE BECAS PARA EL DESARROLLO DE PROYECTOS DENTRO DEL PROGRAMA DE PROTOTIPOS ORIENTADOS AL MERCADO EN TCUE CURSO 2010/2011 - Bases - Base 1ª. Objetiv El prgrama de prttips se encuadra
Más detallesPROYECTOS MODULARES. Modalidad: REPORTE
PROYECTOS MODULARES Mdalidad: REPORTE 1.- Definición de la mdalidad Cnsiste en la elabración de un prtcl en el que se describa la participación del alumn en ls pryects y actividades en las que fue invlucrad
Más detallesPrograma de la asignatura Animación 3D II Personajes -
Prgrama de la asignatura -9822001801 Animación 3D II Persnajes - CÓDIGO 9822001801 TÍTULO Animación 3D II Persnajes CARÁCTER Optativa CRÉDITOS ECTS 6 LENGUAS EN LAS QUE SE IMPARTE Españl RESULTADOS DE
Más detallesProceso de Autoevaluación y Revisión Anual de los planes
Prces de Autevaluación y Revisión Anual de ls planes REVISIÓN PR/ES/1.3/002 11/04/08 16/03/09 Respnsable de elabración Respnsable de revisión Respnsable de aprbación Nmbre Juan Jsé Gómez Alfageme Javier
Más detallesIII CONVOCATORIA DE BECAS PARA EL DESARROLLO DE PROYECTOS PROGRAMA - PROTOTIPOS COMERCIALIZABLES - - Bases -
III CONVOCATORIA DE BECAS PARA EL DESARROLLO DE PROYECTOS PROGRAMA - PROTOTIPOS COMERCIALIZABLES - Base 1ª. Objetiv - Bases - El prgrama de prttips se encuadra dentr del Pryect de Desarrll de Actividades
Más detallesGuías Técnicas de Interoperabilidad. Anexo G14-A01. Plan General de Calidad. Fecha: 03 de febrero de 2016
Guías Técnicas de Interperabilidad Anex G14-A01 Plan General de Calidad Fecha: 03 de febrer de 2016 HOJA 1 DE 17 Anex G14-A01 Plan General de Calidad Guía de Interperabilidad Cntenid 1. Objetiv del dcument...
Más detallesCONVOCATORIA DE BECAS PARA EL DESARROLLO DE PROYECTOS PROGRAMA PILOTO DE PROTOTIPOS COMERCIALIZABLES. - Bases -
CONVOCATORIA DE BECAS PARA EL DESARROLLO DE PROYECTOS PROGRAMA PILOTO DE PROTOTIPOS COMERCIALIZABLES - Bases - Base 1ª. Objetiv El prgrama pilt de prttips se encuadra dentr del Pryect de Desarrll de Actividades
Más detallesPLANIFICACIÓN DE LA SESIÓN DE APRENDIZAJE. Las heladas en el Perú
PLANIFICACIÓN DE LA SESIÓN DE APRENDIZAJE Grad: Tercer I. TÍTULO DE LA SESIÓN Duración: 2 hras pedagógicas Las heladas en el Perú UNIDAD 6 NÚMERO DE SESIÓN 7/14 II. APRENDIZAJES ESPERADOS COMPETENCIA CAPACIDADES
Más detallesTOPOGRAFÍA 1. Código: 080 Créditos: 6. Escuela: Ingeniería Civil Área a la que pertenece:
PRIMER SEMESTRE 2018 TOPOGRAFÍA 1 Códig: 080 Crédits: 6 Escuela: Ingeniería Civil Área a la que pertenece: Tpgrafía y Transprte Pre- requisit: (107) Matemática Intermedia I Pst requisit: (082) Tpgrafía
Más detallesVIGILANCIA EPIDEMIOLÓGICA DEL VIH/sida EN ANDALUCÍA. Carmen Valero Ubierna Octubre 2016 UGC Prevención, Promoción y Vigilancia de la Salud
VIGILANCIA EPIDEMIOLÓGICA DEL VIH/sida EN ANDALUCÍA Carmen Valer Ubierna Octubre 26 UGC Prevención, Prmción y Vigilancia de la Salud Objetiv de la Vigilancia Nuevs diagnóstics de infección pr HIV y sida
Más detallesMODELOS INTERNOS PARA EL CALCULO DEL REQUERIMIENTO DE CAPITAL DE SOLVENCIA
MODELOS INTERNOS PARA EL CALCULO DEL REQUERIMIENTO DE CAPITAL DE SOLVENCIA R u t h D u q u e S a n t a m a r í a D i r e c c i ó n G e n e r a l d e S e g u r s y F n d s d e P e n s i n e s ASSAL San
Más detallesMemoria Anual de la F. Ciencias de la Salud
Memria Anual de la F. Ciencias de la Salud Índice de cntenids 1.Presentación 2.Análisis de ls resultads del SGC (especial referencia a las tasas de rendimient, abandn, eficiencia y graduación) 3.Identificación
Más detallesTablas de adaptación al grado de Ingeniería del Software
Tablas de adaptación al grad de Ingeniería del Sftware Equivalencia entre ls estudis de Ingeniería Técnica en Infrmática de Gestión y Graduad en Ingeniería del Sftware Aquells estudiantes que hayan cmenzad
Más detallesINSTRUCCIONES PARA RESPONDER AL CUESTIONARIO:
TRANSICIÓN DE PERSONAS DEL MUNDO EMPRESARIAL AL TERCER SECTOR (Prfesinales) Este cuestinari se ha elabrad para btener infrmación para el estudi Transición de persnas del mund empresarial al Tercer Sectr,
Más detallesIntroducción a los sistemas Multiclasificadores. Carlos J. Alonso González Departamento de Informática Universidad de Valladolid
Introducción a los sistemas Multiclasificadores Carlos J. Alonso González Departamento de Informática Universidad de Valladolid Contenido 1. Combinación de modelos 2. Descomposición bias-varianza 3. Bagging
Más detallesEl Modelo de Regresión Lineal General Especificación
Tema 4 El Mdel de Regresión Lineal General Especificación Pilar Gnzález y Susan Orbe Dpt. Ecnmía Aplicada III (Ecnmetría y Estadística) Pilar Gnzález y Susan Orbe OCW 2013 Tema 4. MRLG: Especificación
Más detallesINFORME DE RESULTADOS ENCUESTA DE SATISFACCIÓN DE EMPLEADORES GRADO EN EDUCACIÓN PRIMARIA UNIVERSIDAD CATÓLICA SAN ANTONIO DE MURCIA
INFORME DE RESULTADOS ENCUESTA DE SATISFACCIÓN DE EMPLEADORES GRADO EN EDUCACIÓN PRIMARIA UNIVERSIDAD CATÓLICA SAN ANTONIO DE MURCIA CURSO 2015 2016 ÍNDICE 1. INTRODUCCIÓN 3 2. FICHA TÉCNICA DE LA ENCUESTA
Más detallesDefinición y conceptos clave. Motivaciones académicos, profesionales, sociales, económicos y personales
Cnfidencial Página 1 DE Carls Alvarez, Knwledge Investrs PARA Bertha Guijarr, CITIC Carmen Iglesias, CITIC FECHA 06/02/13 ASUNTO Detalle de ls curss sbre transferencia de tecnlgía Títul Objetivs Prgrama
Más detallesPreguntas frecuentes Seguro de Hospitalización & Prevención
Segur de Hspitalización & Prevención A cntinuación te detallams las preguntas más frecuentes sbre el funcinamient de la platafrma AXA Health Keeper, la platafrma de seguimient y mejra de la salud que premia
Más detallesCONVOCATORIA PROTOTIPOS ORIENTADOS AL MERCADO PLAN TCUE CURSO 2016/ Bases -
CONVOCATORIA PROTOTIPOS ORIENTADOS AL MERCADO PLAN TCUE CURSO 2016/2017 Base 1ª. Objetiv - Bases - Esta cnvcatria se pne en marcha desde el Vicerrectrad de Investigación y Transferencia del Cncimient de
Más detallesFicha Técnica. Ficha Técnica. Dirección Nacional de Censos y Encuestas
Ficha Técnica Dirección Nacinal de Censs y Encuestas FICHA TÉCNICA 1. Objetivs Objetiv general: Cntar cn infrmación de las empresas sbre características de rganización, gestión de ls prducts e insums,
Más detallesProjectWise: Producto de la empresa Bentley para la gestión de documentación técnica.
A 1.- OBJETO El bjet de la presente Especificación Técnica es describir la metdlgía a seguir para la intrducción/actualización de dcumentación en el Sistema ART-e de HCDE pr parte del persnal de Empresas
Más detallesÍndice general. Prefacio...5
Índice general Prefacio...5 Capítulo 1 Introducción...13 1.1 Introducción...13 1.2 Los datos...19 1.3 Etapas en los procesos de big data...20 1.4 Minería de datos...21 1.5 Estructura de un proyecto de
Más detallesPERCEPTRON MULTICAPA (Freeman, capt.3)
Tema 4: Perceptrón Multicapa Sistemas Cnexinistas 1 PERCEPTRON MULTICAPA (Freeman, capt.3) 1. Regla Delta Generalizada (BackPrpagatin) 1.1. Características 1.2. Arquitectura de Pess - Capa de Salida -
Más detallesSistemas de ecuaciones lineales
CAPÍTULO 3 Sistemas de ecuacines lineales 3.1 SISTEMAS DE ECUACIONES CON DOS VARIABLES 3.2 MÉTODO DE ELIMINACIÓN DE GAUSS 3.3 SISTEMAS CON n VARIABLES, n 3 3.4 APLICACIONES SELECTAS 3.5 NOTAS FINALES Términs
Más detallesDIGITALIZACIÓN Y LECTURA DE RESPUESTAS (OCR)
Evaluación de Diagnóstic 2011 DIGITALIZACIÓN Y LECTURA DE RESPUESTAS (OCR) PLIEGO DE CONDICIONES TÉCNICAS 1/5 Digitalización y Lectura de respuestas (OCR) Pruebas de evaluación diagnóstica 2011 Plieg de
Más detallesAportación al perfil Seleccionar y aplicar herramientas matemáticas para el modelado, diseño y desarrollo de tecnología computacional.
Nmbre de la asignatura: Simulación Crédits: 2 3-5 Aprtación al perfil Seleccinar y aplicar herramientas matemáticas para el mdelad, diseñ y desarrll de tecnlgía cmputacinal. Objetiv de aprendizaje Analizar,
Más detallesCONTENIDOS DE LAS MATERIAS MASTER DE DISEÑOS DE INVESTIGACION Y APLICACIONES EN PSICOLOGIA Y SALUD
CONTENIDOS DE LAS MATERIAS MASTER DE DISEÑOS DE INVESTIGACION Y APLICACIONES EN PSICOLOGIA Y SALUD Diseñs de investigación y técnicas de cmunicación científica. Prfesres Gualbert Buela-Casal y Raúl Queved-Blasc
Más detallesESTADÍSTICA MENSUAL DE DESTILACIÓN DE CARBONES 2017 AGOSTO 2017
SECRETARIA DE ESTADO DE ENERGÍA DIRECCION GENERAL DE POLÍTICA ENERGÉTICA Y MINAS NIPO EN LINEA: 084-17-027-3 ESTADÍSTICA MENSUAL DE DESTILACIÓN DE CARBONES 2017 AGOSTO 2017 Dats prvisinales 1. 3. ESTADISTICA
Más detallesUNIVERSIDAD TECNOLÓGICA DE SANTIAGO UTESA ESCUELA DE INGENIERÍA EN SISTEMAS COMPUTACIONALES PROGRAMAS DE ASIGNATURAS. PENSUM 2015
1. Nmbre Asignatura 2. Añ 3. Códig 4. Númer de crédits Elabración INTRODUCCIÓN A LOS ALGORITMOS COMPUTACIONALES 2015 INF-117 4 5. Prerrequisits: 6. Intrducción: Esta asignatura frece una visión general
Más detallesGerenciando el riesgo en el siglo XXI: Conectando información y decisiones. Richard Weber Universidad de Chile Departamento de Ingeniería Industrial
Gerenciand el riesg en el sigl XXI: Cnectand infrmación y decisines Richard Weber Universidad de Chile Departament de Ingeniería Industrial 1 Cntenid Mtivación Etapas: Slicitud de Crédit Cbranza Fraude
Más detallesProcedimiento para Juntas Operativas GLD/MCI
Prcedimient para Juntas Operativas GLD/MCI M a n u a l d e P l í t i c a s G e n e r a l e s Prcedimient para Juntas Operativas Emisr / Gestión Organizacinal- Inici de Implantación F. Mdificación Códig:
Más detallesDiseño e implementación framework de presentación para J2EE
Diseñ e implementación framewrk de presentación para J2EE Miguel Arias Fernández Ingeniería en Infrmática Jsep María Camps Riba Ener 2013 Índice INTRODUCCIÓN Justificación y cntext Objetivs Metdlgía empleada
Más detallesCOMPRENSIÓN LECTORA: PLANTEAMIENTO DIDÁCTICO
COMPRENSIÓN LECTORA: PLANTEAMIENTO DIDÁCTICO Intrducción Este material se frece a dcentes y tutres cm material de apy para la enseñanza y refuerz de la cmprensión lectra. Pr tant, n trata de sustituir
Más detallesNuestro negocio. Desarrollo y consultoría. Formación. Outsourcing
Nuestr negci La recmpensa del trabaj bien hech es la prtunidad de hacer más trabaj bien hech (Jnas Edward Salk) Desarrll y cnsultría Frmación Outsurcing Desarrll y cnsultría Prtales crprativs Aplicacines
Más detallesRegistro Estatal de Profesionales Sanitarios (REPS) Manual de usuario para la carga masiva de información
Tip de dcument: Manual de Usuari Carga Fichers Pryect: Asunt: Autr(es): SGTI Fecha: 01/09/2016 Versión / Revisión: 1.0 Registr Estatal de Prfesinales Sanitaris () Manual de usuari para la carga masiva
Más detallesVitro (VI-PT ) VTS: Características Funcionales. Documento de Producto Técnico
Grup Vitr Vitr (VI-PT-000178-002) VTS: Características Funcinales Códig Dcument: VI-PT-000178 Códig Alternativ: Nº de Revisión: 002 Tip de Dcument: Fecha de Creación: 02/07/2014 Fecha de Emisión: 02/07/2014
Más detallesFACULTAD DE INGENIERÍA
FACULTAD DE INGENIERÍA II JORNADAS DE DATA MINING CONFERENCIA 4.- " DATA MINING & KNOWLEDGE DISCOVERY: EXPERIENCIAS DE INDUSTRIA Pabl Vic Prject Manager de NCR Teradata. IAE - Pilar, 7 y 8 de agst de 2007
Más detallesFORMATO CONTENIDO DE CURSO O SÍLABO. 1. INFORMACIÓN GENERAL DEL CURSO Fecha de Actualización
1. INFORMACIÓN GENERAL DEL CURSO Facultad Ingeniería Fecha de Actualización 12/12/2017 Prgrama Ingeniería Agrindustrial Semestre VI Nmbre Investigación de peracines Códig 703033 Prerrequisits Ningun Crédits
Más detallesGuía de Sustentabilidad para la Industria Minera en Chile
Guía de Sustentabilidad para la Industria Minera en Chile Línea base bidiversidad Ls siguientes, cnstituyen ls pass básics a seguir para la cnstrucción de la línea base para la bidiversidad. 1. Identificación
Más detallesINTERCOONECTA ESPAÑA. I Convocatoria 2016
INTERCOONECTA ESPAÑA I Cnvcatria 2016 1. NOMBRE DEL CURSO: CURSO DE PREVENCIÓN Y PLANIFICACIÓN DE RIESGOS NATURALES Y TECNOLÓGICOS. 2. DATOS PRINCIPALES DEL CURSO: Fechas de realización: Fase n-line: Del
Más detallesORGANIZACIÓN Y RECURSOS HUMANOS
ORGANIZACIÓN Y RECURSOS HUMANOS Grad en Administración y Dirección de Empresas Grad en Cntabilidad y Finanzas Universidad de Alcalá Curs Académic 2010/2011 Segund Curs Primer Cuatrimestre GUÍA DOCENTE
Más detalles19/03/ /04/ Horas lectivas. Plazas ilimitadas. Modalidad masivo DESCRIPCIÓN
19/03/2018 01/04/2018 10 Hras lectivas Plazas ilimitadas Mdalidad masiv DESCRIPCIÓN En las aplicacines Estación Clínica, Estación de Cuidads, CAE (Cnsultas Externas y Urgencias) y Primaria se ha sustituid
Más detallesCOMPARACIÓN DE LOS MODELOS HIRLAM Y ECMWF CON LOS SONDEOS MEDIANTE EL PROGRAMA PAM
SERVICIO DE NOTA TÉCNICA Orig. 06/05/96 PREDICCIÓN NUMÉRICA N 5 COMPARACIÓN DE LOS MODELOS HIRLAM Y ECMWF CON LOS SONDEOS MEDIANTE EL PROGRAMA PAM Ernest Rdríguez Camin Albert Lunar Hemández COMPARACIÓN
Más detalles1er Curso sobre Soluciones a la contaminación de suelos. herramienta predictiva en la remediación de acuíferos
1er Curs sbre Slucines a la cntaminación de suels y acuífers. Institut de Ingeniería, UNAM La imprtancia de la mdelación matemática cm herramienta predictiva en la remediación de acuífers Dr. Antni Hernández-Espriú
Más detalles2. DEFINICIÓN Y TIPOLOGÍA DE ANÁLISIS DE RIESGO
2. DEFINICIÓN Y TIPOLOGÍA DE ANÁLISIS DE RIESGO 2.1 DEFINICIÓN Un análisis de riesg es un prces en el que se realiza un estudi prmenrizad de ls riesgs asciads a la expltación de un determinad túnel y se
Más detalles.ENCUESTA DE SATISFACCIÓN DEL CLIENTE. Datos de contacto para cualquier duda y/o aclaración de la encuesta.
.ENCUESTA DE SATISFACCIÓN DEL CLIENTE mbre: Puest en el INIFAP: Dats de cntact para cualquier duda y/ aclaración de la encuesta. DR. JUAN BAUTISTA RENTERÍA ÁNIMA Directr de Crdinación y Vinculación Estatal
Más detallesPROYECTO DE INNOVACIÓN PEDAGÓGICA DE AJEDREZ EDUCATIVO
PROYECTO DE INNOVACIÓN PEDAGÓGICA DE AJEDREZ EDUCATIVO PROFESOR RESPONSABLE Ángela Tryan. Especialidad Pedaggía Terapéutica ORIENTADOR. Fernand Lázar PROFESORADO PARTICIPANTE Luis Mª Acer Curiel (prf.
Más detallesAutorizó. M.C. Juan Manuel Cantú Vázquez Director General de Educación Superior Tecnológica
Prcedimient: Validación de Pryects Interns del Sistema Nacinal de Instituts Tecnlógics. Códig: 513-PR-43 Elabró Revisó Dra. Jesús Ofelia Angul Guerrer Directra de Vinculación Dr. Miguel Ángel Cisners Guerrer
Más detallesResolución del Acertijo de las Sillas mediante la implementación de Algoritmos Genéticos
Reslución del Acertij de las Sillas mediante la implementación de Algritms Genétics Laura Lazzati, Rbert Días Branc, Leandr Gil Carran & Emanuel Villalva Universidad Tecnlógica Nacinal. Facultad Reginal
Más detallesRedes neuronales con funciones de base radial
Redes neuronales con funciones de base radial Diego Milone y Leonardo Rufiner Inteligencia Computacional Departamento de Informática FICH-UNL Organización: RBF-NN Motivación y orígenes RBF Arquitectura
Más detallesANÁLISIS Y CONCLUSIONES DE LA CALIDAD DE EJECUCIÓN OBTENIDA EN LOS CENTROS DE EJECUCIÓN.
ORGANIZACIÓN Fecha de publicación 18 de ener de 2019 Númer de publicación 000620 Númer de versión 00 Tip de dcuments Banc Medilanum, S.A. ANÁLISIS Y CONCLUSIONES DE LA CALIDAD DE EJECUCIÓN OBTENIDA EN
Más detallesLa idea: Cada organización precisa un canal de información propio, con contenidos únicos y a medida
Agencia de cmunicación y cntenids especializada en el sectr TIC. Creada pr un equip de peridistas y prfesinales del marketing y la cmunicación, cn una larga experiencia. Sprte extern y permanente a ls
Más detallesAlexandre F. Barbosa CETIC.br. Montevideo, Mayo 2011
PROYECTOS DE INVESTIGACIÓN DE TICs EN BRASIL El us de la investigación para definir plíticas públicas Alexandre F. Barbsa CETIC.br Mntevide, May 2011 CGI.br Cmité Gestr de la Internet en Brasil NIC.br
Más detallesActa reunión Kickoff 21/01/2013. Zaragoza
MINISTERIO DE ECONOMÍA Y COMPETITIVIDAD GRural Nº de expediente: IPT-2012-1330-370000 Acta reunión Kickff 21/01/2013 Zaragza CERTIFICACIÓN... ERROR! MARCADOR NO DEFINIDO. REVISIÓN PAQUETES DE TRABAJO...
Más detallesRegistro Estatal de Profesionales Sanitarios (REPS) Manual de usuario para la carga masiva de información
Tip de dcument: Manual de Usuari Carga Fichers Pryect: Asunt: Autr(es): SGTI Fecha: 01/09/2016 Versión / Revisión: 1.0 Registr Estatal de Prfesinales Sanitaris () Manual de usuari para la carga masiva
Más detallesV CONVOCATORIA DE BECAS PARA EL DESARROLLO DE PROYECTOS PROGRAMA - PROTOTIPOS COMERCIALIZABLES - - Bases -
V CONVOCATORIA DE BECAS PARA EL DESARROLLO DE PROYECTOS PROGRAMA - PROTOTIPOS COMERCIALIZABLES - Base 1ª. Objetiv - Bases - El prgrama de prttips se encuadra dentr del Pryect de Desarrll de Actividades
Más detallesPROPUESTA ECONÓMICA PARA LA IMPLEMENTACIÓN DE UN SISTEMA DE ANÁLISIS PARA: MINISTERIO PUBLICO DE PANAMA
PROPUESTA ECONÓMICA PARA LA IMPLEMENTACIÓN DE UN SISTEMA DE ANÁLISIS PARA: MINISTERIO PUBLICO DE PANAMA 8 de juni de 2016 DESCRIPCIÓN DE LA COTIZACIÓN Evlusft se permite ctizar ls prducts i2 Inc., sftware
Más detallesPROGRAMACIÓN DE PÁGINAS WEB SERVIDOR (ASP.NET)
PROGRAMACIÓN DE PÁGINAS WEB SERVIDOR (ASP.NET) Aplicacines web Curs de desarrll de aplicacines web. Para ell se estudia la prgramación de la parte servidr cn la tecnlgía ASP.NET y el servidr de bases de
Más detallesSyllabus Asignatura : Métodos cualitativos de investigación de mercados
Syllabus Asignatura : Métds cualitativs de investigación de mercads Master Universitari en Gestión cmercial y Master en Dirección de marketing Curs 2011/2012 Prfesr/es: Perid de impartición: Tip: Idima
Más detallesSeguro de Asistencia Sanitaria es Más. Servicios Adicionales de Seguro de Asistencia Sanitaria
Segur de Asistencia Sanitaria es Más Servicis Adicinales de Segur de Asistencia Sanitaria 0 Índice 1. Reprducción Asistida 2. Orientación a Embarazadas 3. Psicterapia (sesines adicinales) 4. Cripreservación
Más detallesANEXO 4 REQUISITOS PARA CONEXIÓN ELECTRÓNICA CON LABORATORIOS V Dirección Tecnologías Aplicadas a la Gestión
ANEXO 4 REQUISITOS PARA CONEXIÓN ELECTRÓNICA CON LABORATORIOS V 1.1 2017 Dirección Tecnlgías Aplicadas a la Gestión Cntrl de Versines Versión Fecha Cambis 1.0 10/02/2017 Versión inicial 1.1 22/02/2017
Más detallesTEMA 5: PARTICIONADO DE DISCOS
TEMA 5: PARTICIONADO DE DISCOS 1 Particinad de discs. Intrducción.... 2 2 Cmand Particinar y Frmatear.... 3 2.1 Características del cmand Particinar y Frmatear.... 3 2.2 Acces al cmand Particinar y Frmatear....
Más detallesPRIMERA PRÁCTICA. Programación Curso Ingeniería en Informática Universidad Carlos III de Madrid
PRIMERA PRÁCTICA Prgramación Curs 2006-2007 Ingeniería en Infrmática Universidad Carls III de Madrid 1. Instruccines generales Durante este curs se deberán realizar tres prácticas, cuyas fechas de entrega
Más detallesDIGITALIZACIÓN Y LECTURA DE RESPUESTAS (OCR)
Evaluación de Diagnóstic 2010 DIGITALIZACIÓN Y LECTURA DE RESPUESTAS (OCR) PLIEGO DE CONDICIONES TÉCNICAS 1/5 Digitalización y Lectura de respuestas (OCR) Pruebas de evaluación diagnóstica 2010 Plieg de
Más detallesCAPITULO N 8. Medición, Análisis y Mejora. (Mejora Continua)
CAPITULO N 8 Medición, Análisis y Mejra (Mejra Cntinua) MEDICIÓN, ANÁLISIS Y MEJORA La Universidad Sant Tmás Tunja DEBE planificar e implementar ls prcess de seguimient, medición, análisis y mejra necesaris
Más detallesLaboratorio de Física 1 (ByG) Guía 2: Mediciones indirectas y diferencias significativas.
Labratri de Física 1 yg Guía : Medicines indirectas y diferencias significativas. 1. Objetivs Tratamient de incertezas en medicines de magnitudes que se btienen en frma indirecta. Criteri para cmparar
Más detallesESTUDIO BRIDGE EN MUJERES CON CÁNCER DE MAMA AVANZADO
www.pfizer.es ESTUDIO BRIDGE EN MUJERES CON CÁNCER DE MAMA AVANZADO Objetiv: El estudi BRIDGE (Bridging Gaps, Expanding Outreach Metastatic Breast Cancer Patient- pr sus siglas en inglés) tiene el bjetiv
Más detallesPROYECTO DE MEJORA DE LA CALIDAD
Slicitud de inclusión en el Prgrama de Apy a las Iniciativas de PROYECTO DE MEJORA DE LA CALIDAD 1.- TÍTULO PREVENCION SECUNDARIA DE LA ENFERMEDAD RENAL CRONICA APLICACIÓN DEL DOCUMENTO DE CONSENSO SOBRE
Más detallesTEMA 10 DERECHOS Y DEBERES DEL PACIENTE.
TEMA 10 DERECHOS Y DEBERES DEL PACIENTE. 10.1. Derechs. La Cnstitución Españla recnce el derech a la prtección de la salud, crrespndiend a ls pderes públics rganizar y tutelar la Salud Pública a través
Más detallesVersión Española. 1.1 Preparación de la auditoría
Descripción del prcedimient de certificación de sistemas Versión Españla La certificación de un sistema de gestión basada en la nrma ISO 9001 ISO 14001 ISO/TS 29001, cnsta de la fase de ferta y cntrat,
Más detallesGuía docente de la asignatura
Guía dcente de la asignatura Guía dcente de la asignatura Asignatura Materia WEB SEMÁNTICA Y EXTRACCIÓN DE INFORMACIÓN SISTEMAS INTELIGENTES Y BASADOS EN CONOCIMIENTO Módul Titulación MÁSTER EN INGENIERÍA
Más detalles1. Introducción al Aprendizaje Automático
2017-2018 Aprendizaje Autmátic 1. Intrducción al Aprendizaje Autmátic Enrique Vidal Ruiz (evidal@dsic.upv.es) Francisc Casacuberta Nlla (fcn@dsic.upv.es) Departament de Sistemas Infrmàtics i Cmputació
Más detalles1 Introducción Recomendaciones didácticas Orientación para la discusión en grupo Práctica... 5
Unidad didáctica 6 Ejercici 1 Intrducción... 2 2 Recmendacines didácticas... 3 3 Orientación para la discusión en grup... 4 4 Práctica... 5 Materiales dcentes 1 1 Intrducción A partir de una pequeña histria
Más detallesOBJETIVO GENERAL DEL MÓDULO FORMATIVO: Obtener y procesar la información necesaria para la definición de estrategias y actuaciones comerciales
CERTIFICADO DE PROFESIONALIDAD: COMT0411: Gestión cmercial de ventas MÓDULO FORMATIVO: MF1000_3: Organización cmercial OBJETIVO GENERAL DEL MÓDULO FORMATIVO: Obtener y prcesar la infrmación necesaria para
Más detalles